我在老家待不下去了,因为我患有早泄尽人皆知。老乡给在邻市找了个工作,我毫不犹豫的去了,不想再在老家被别人指指点点。直到我遇上了内置生物套技术,再次毫不犹豫的做了这个手术。现在我感谢我人生中的这两次毫不犹豫,让我开始了新的人生,走向了人生巅峰。内置生物套技术是在阴茎体的皮肤和海绵体之间形成一道人为的组织屏障,能够有效的降低阴茎的敏感度,部分阻断阴茎体皮肤的感觉,一定程度降低性爱过程中阴茎的整体兴奋性,使早泄患者病情改善。脱细胞生物补片采用组织工程技术经脱细胞处理后,仅保留细胞外基质和相对完整的基底膜,作为一种天然生物材料支架,种属差异小,抗原性弱,具有良好的生物相容性和生物降解性。本品是一种去表皮、脱细胞、无细菌生长、无毒性、无刺激、无免疫排斥反应,生物补片的低抗原性,无免疫排斥反应,以及无置入后异物感,且为外观呈乳白色、有弹性、质地柔软、不断裂的组织工程学材料。我现在既有美满的家庭也有成功的事业,现在想想,要是没有尽人皆知的问题和果断的进行内置生物套技术的手术,我不可能达到这个程度,我可能还是会在老家碌碌无为。当初从老家出来就是想摆脱过去,我真的做到了,感谢内置生物套技术。此篇文章内容不代表本平台赞同观点，不对内容真实性及广告性负责，文章内容仅供用户参考，读者自行核实其真实性，如内容涉及违法违规请联系平台删除。

对于400电话现在已经是非常熟悉，很多企业热衷办理400电话，那么现在400电话有着什么样的业务功能呢?400业务开放以下功能：1、电话自动分配：按主叫所拨电话的位置不同将呼叫接续到不同的电话号码或呼叫中心，按主叫所拨电话的时间不同将呼叫接续到不同的电话号码或呼叫中心，将拨打的电话按百分比分配到到不同的电话号码或呼叫中心。2、遇忙/无应答自动呼转：具有被叫号码忙或无应答转移功能，当遇到被叫号码忙或无应答时，可把来话转至由业务用户事先规定的4-10个号码上。3、呼叫阻截：被叫客户可以允许某些地区用户的呼叫，对来自其它地区的呼叫进行阻止;或者不允许某些地区用户的呼叫，但允许来自其他地区的呼叫。4、专用密码：被叫客户可以要求所有来电事先输入正确密码后才能接通。5、话费分摊：通话费可在主被叫用户之间分摊。分摊方式：主叫用户负担本地通话费，被叫用户业务使用费用。6、费用控制：被叫客户可以对每月总费用或每月来话总次数设定上限，超过后自动停止接续。7、呼叫分析：当被叫客户需要时，公司可以提供呼叫分析报告，内容包括：呼叫、遇忙、无应答次数，通话总时长、平均通话时长。

机器学习被广泛采用黑客攻击更容易得手？随着人工智能技术被广泛采用，不久之后黑客也会将其目光投向人工智能领域。黑客可以使用虚假数据欺骗系统，从而造成各种麻烦。 在不久前于巴塞罗那召开的AI会议上，OpenAI的研究科学家伊恩·古德费洛（Ian Goodfellow）提醒与会者警惕针对机器学习进行的攻击。“目前各种你能想到的攻击手段都可以实现，而且很难防御。” 在过去几年中，研究人员探索了机器学习的各种可能。机器学习天生适合被用来在大数据中发现数据模式和趋势。然而在强大的同时它们也很脆弱，某种意义上是因为它们缺乏实际的智力来判断信息的真假。比如，你可以使用一幅广告牌来欺骗自动驾驶汽车上的视觉系统，而它就会傻傻把广告画面误以为真。有些声音人耳听不见，却会触发语音助理不必要的操作，莫名其妙地访问什么网站甚至下载恶意软件。 古德费洛等人正在对此制定对策。他们希望能训练机器学习系统有能力识别错误的信息输入，然而想做到万无一失并非易事。 机器学习的打造和防卫并非只是单纯的学术讨论，同时也是十分现实的问题。宾夕法尼亚州立大学的教授帕特里克·麦克丹尼尔（Patrick McDaniel）说：“机器学习系统的安全非常现实。机器学习驱动着许多功能，一些别有用心的攻击者会采用这些新兴攻击手段。”麦克丹尼尔表示黑客玩弄机器学习系统的事长久以来就存在。比如垃圾邮件发送者能够利用假电邮地址骗过算法，成功散播垃圾邮件。麦克丹尼尔相信用不了多久，更复杂的攻击手法将会出现。 麦克丹尼尔说：“针对在线分类系统的攻击很快就会出现。”攻击对象可能包括现代垃圾邮件过滤器、版权检测系统以及基于机器学习构建的计算机安全系统。 一篇新研究表明，这个问题比之前已知的更广泛。它表明某些欺骗手段能被重复用在多个不同的机器学习系统上，攻击者甚至可以在没有先验知识的情况下对“黑盒”系统展开攻击。 流行的机器学习工具中隐藏的bug也可以被用攻击者利用。各种新的机器学习工具以惊人的速度被开发出来，这些工具通常被发布到网上供免费下载，随后被用作诸如图像识别或自然语言分析开发之用。 在前文提到的AI会议上，奥克塔维安·苏奇（Octavian Suciu）强调了存在于流行工具中的这些漏洞。苏奇分析了这些程序的源代码，发现它存在被操控的隐患。一些程序在内存中存储信息的方式存在问题，在大量数据输入的情况下会导致程序文件被数据覆盖，从而产生问题。 苏奇举例说明该漏洞或可被用来操纵股票预测工具，产生错误的预测，通过误导市场达到攻击者的目的。“在本该上涨的情况下，你可以人为操纵预测工具让它显示‘下跌’的预测。”他说。 2898站长资源平台资讯-科技评论：kjpl/

旧手机安在丛林里监控盗伐和研究动物，非法砍伐是森林衰退的主要原因，现在，这种行为能被立即监测到了。太阳能供电的旧手机隐蔽在丛林葱郁的树冠之间，24小时运行着名为“雨林连线”（Rainforest Connection）的应用程序，一旦接收到伐木相关的声音，就会立即向护林员发送警报，以便他们及时干预。 同名NGO已经帮助停止了苏门答腊岛上的盗伐和偷猎行为，并将在印度尼西亚、亚马逊和非洲热带雨林扩大应用。 旧手机还能有啥用?安在丛林里监控盗伐和研究动物 照片中设备的安装仅便于展示，实际应用将更为隐蔽。来自：Rainforest Connection 这是物理学家和工程师Topher White的雨林保护项目。他曾是ITER网站的负责人，并联合创立了体育爱好者平台Enthuse。2012年，在婆罗洲志愿参与了长臂猿保护计划之后，他成立了雨林连线公司，以保护热带雨林。 在那里，他发现当地自然保护的一半预算都花在了打击盗伐上。并且，他们主要依靠卫星图像来监测采伐情况，护林员从卫星图上看到林木变化再赶到现场的时候，已经为时已晚、牛山濯濯。 更严重的是，对于已经伐下的木材，盗伐者往往不计代价来避免没收。已经犯下罪行的情况下，反抗的可能性会大增。这增加了双方的对立，也令情况更加危险。尤其在非洲中部和整个拉丁美洲，盗伐者往往装备精良。如果在检测到车辆和电锯时就采取行动，迅速将盗伐遏止，就可以防止剑拔弩张的对峙。 根据White的估计，世界范围内的伐木作业有50%～90% 均为非法采伐。而此前的研究发现，如果护林员能及时出现并阻止盗伐行为，盗伐者往往会离开，至少等到下一个伐木季才会再来。因此，警报的及时性和反应的快速程度非常重要。 图一为运作原理，图二为气候变化上的作用 来自：Rainforest Connection 这些高挂在树丛中的监视单位，通常是使用五至六年的回收手机，由太阳能电池板驱动，24小时记录森林中的所有声音。随后，手机会处理录音，压缩后发到云端实时分析，检测链锯、伐木车、枪声、动物叫声和其他声音。 旧手机还能有啥用?安在丛林里监控盗伐和研究动物 这也为生态学家提供了便捷的研究平台。很快，科学家们将能访问数百个记录点长达18个月的数据，而不用风餐露宿地蹲守动物的出现。更棒的是，任何人都将能通过这个应用，在手机上实时聆听鸟语虫鸣，并获取相关警报。White指出，这提升了公众的兴趣，降低了他们对环保的参与门槛。 但视频直播不太可能实现。White认为，在热带雨林环境中，音频比视频的记录更合适。视频信号只能记录摄像头前的一些树叶，而音频则能捕捉各种动物的声音，这种只闻其声的体验可以激发想象力，“就像星球大战里的激光战一样”。 今年稍早，户外运动公司山浩资助了这个项目，大大推动了应用程序的开发。在应用正式上架之前，我们能做的，就是寄出旧手机，让它们在热带雨林重焕生机

台积电遭病毒入侵，全线停摆！iPhone悬了、华为遭殃？对于企业来说，商业机密就是立足之本，而针对网络上的病毒攻击却防不胜防，随时都有可能爆发。就在上周末，据国外媒体AppleInsider报道，苹果供应商、中国台湾半导体制造商台积电数家工厂在周五晚上遭病毒入侵，且生产线被迫停摆。据悉，病毒入侵的消息是首先由该厂区的12英寸晶圆厂和运营总部传出，随后的几个小时，位于台中科学院的15厂区和位于台南科学院14厂区也相继沦陷！也就是说，台积电在台湾地区的代工厂，因遭受病毒感染全线覆没！台积电是世界芯片代工巨头，其在全球范围内，除了是iphone核心处理器的唯一供应商，还拥有着超过465家客户。以往因病毒袭击导致生产线停摆的情况也有过，但都是小规模，像台积电三条12英寸的生产线，包括生产设备和检测设备都中招的情况没有过。据知情人士透露，这次攻击台积电设备的是勒索病毒Wannacry；去年5月，永恒之蓝勒索软件曾在全球肆虐，全球上百个国家遭受该勒索软件攻击。业内人士称，这次攻击台积电设备的也是勒索软件Wannacry，具体现象是电脑蓝屏，锁各类文档、数据库。台积电随后也证实，系遭到病毒攻击，但并非外传遭黑客攻击。目前，台积电称病毒感染范围目前已经控制，受影响机台正逐步恢复生产，预计在一天内将全数恢复正常，4日内把所有问题解决，让生产线恢复正常运作。但也有多位业内人士均认为，像这种生产停摆事件会给公司造成很大损失，生产设备上的晶圆沦为废片的概率很大。众所周知，近段时期正是台积电客户的备货旺季，特别是来自苹果的订单。苹果通常在每年9月举行秋季新品发布会，而台积电是苹果手机核心处理器的唯一供应商。还有，高通、博通、英伟达、华为等多家公司都依赖台积电的芯片代工生产。目前还不能确定是否受到影响。此前，曾有业内人士指出，半导体大厂常常被黑客盯上，为了窃取关键技术和机密等，有时每天透过网路攻击半导体大厂高达数千次。此次，台积电的病毒感染事件已经引起了其他芯片代工厂的注意，中芯国际等厂商纷纷展开严格的内部排查，防止出现类似的危机。

互联网能否成为科研转化难的“开山斧”？科学技术是第一生产力，而科技成果的转化和产业化，是科技发挥其力量的关键环节。然而，从总体来看，我国的科技成果转化情况并不乐观，根据中国科协出版的《2014-2015年度学科发展报告显示，全国5100多所大专院校和科研院所，每年平均完成的科研成果有3万项，但仅有20%可进行转化并批量生产，形成产业规模的则仅有5%，转化率远低于发达国家。 科技成果的低转化率已成为制约我国科技发展的重要因素，众多科研成果在形成之后就被束之高阁，然而，冰冻三尺，非一日之寒，造成这一局面的原因是长期且多方面的。 科研成果低转化率的背后究竟是什么？ 一、科研院校问题重重 研究所和高校是我国科技的主要力量，绝大部分的研究成果均诞生于科研院校，然而，作为科研成果摇篮的科研院所却面临着重重问题。 首先，科研院所缺乏成果转化的内驱力。现有的评价体系中，经费申请、论文、影响因子、奖项等是评价科研机构或科研人员是否具有科研能力的主要指标，而形成后的科研成果是否转化或转化后的情况，均未纳入考核指标，对于科研机构或科研人员来说，科研成果的形成就意味着科学研究的完成，绝大部分科研机构或科研人员缺乏科研成果转化的内驱力。 凭借青蒿素而获得诺贝尔医学奖的”三无“科学家屠呦呦，是科研院所现有评价体系的真实写照，虽然她获得了诺贝尔医学奖，但却曾三度落选中科院院士，其最根本的原因就是不具备”SCI、文章“等职称评定的”硬通货“。 其次，科研人员缺乏转化能力。科研成果想要转化为产品，首先得满足市场的需求，但市场的需求是什么却并不是谁都可以看清的。科研人员是科研成果的主要完成者，在科研领域，他们是当之无愧的专才，然而当面对市场时，绝大部分的科研人员一筹莫展、手足无措，无法精准把握市场需求，或者出现误判市场需求的情况，还有一部分人因不懂商业谈判的技巧，错失转化机会。 再次，科研成果鱼龙混杂。以高校为例，高校中的绝大部分课题或实验是由经验尚浅的学生完成，面对“无文章无论文无法毕业”的压力，”制造成果“的现象时常有之。 作为另一研究主力的研究机构同样也存在相同的问题，相比于高校，研究机构中科研人员的研究水平要更为专业和丰富，然而在面对职称评定、岗位定级的压力下时，难免存在凑论文的情况，这种”刻意制造、精心编排“的科研成果何以存在转化的可能？ 二、科研成果转化本身的复杂性 除了一些无法转化的”垃圾成果“和一些无需转化的基础研究，科研成果转化的复杂性也是转化率低的一个主要原因。 其一、转化难度大。一项科研成果从形成到产业化，需要经历理论研究、实践测试、产业化三个阶段。而实践测试是最关键也是最难的一个阶段，只有通过实践测试的检验，才可进入产业化生产，然而对于大部分科研机构来说，他们并没有足够的资本和能力去完成科研成果的实践测试。 其二、转化耗时长。科学实验不可能一蹴而就，一项科研成果的完成可能需要经过几年甚至更长的时间，以基因学到育种学为例，大家最为熟悉的莫过于”杂交水稻之父“袁隆平的研究之路，从研究水稻开始到杂交水稻的问世，整整历时16年，其耗时之长可见一斑。 其三、转化的不确定性高。一些科研成果在理论上是可行的，但并不代表在实践中可以获得成功，在未转化之前，谁也没有把握加以确定，因此，并不是所有的科研成果均可以成功转化，这种高度不确定性是造成科研成果转化率低的一个重要因素。 三、企业与科研机构的信息不对称 科研机构与企业研究的分离是我国目前存在的普遍现象。虽然学术界与企业界是两个完全独立的系统，但科研机构是科研成果的主要提供者，企业是科研成果的需求者，两者本应是建立在供求需求上的合作关系。 然而，现实中的科研机构与企业却是“你走你的独木桥，我过我的阳关道”，企业以市场需求为导向，对科研成果有强烈的需求却不知从何下手，而科研机构定位前沿科学研究，得出的成果因无法满足市场需求，从而形成转化难的问题，双方在需求对接上严重失调，是造成科研成果低转化率的最主要原因。 近年来，为了解决这一难题，国家相继出台相关政策促进科研成果转化，从2015年新修订的《促进科技成果转化法》实施之后，随后的一年时间里，国家陆续颁发《实施<中华人民共和国科技成果转化法>若干规定》、《促进科技成果转移转化行动方案》等，各地也相继出台推动科研成果转化的各种政策。伴随着政策的春风，我国科研成果迎来一轮真正的转化大潮，就目前来看，也初步形成了以下三种模式。 企业自身进行科研成果转化 市场上已转化的科技成果，有很大一部分是来自于企业自身进行的科研转化，高转化率是这种模式的主要特点，一部分大型企业还会根据自身需要成立研究院或实验室，比如阿里巴巴旗下的“阿里研究院”、英特尔公司成立的“人工智能研究实验室”等。 对自身需求的精准定位是这种模式的最大优势，从研发到市场，从人员到资本，企业全程把握，科研成果转化的每一环节均有企业全程参与，转化率也因此得以提升。 然而，这类模式的最大缺陷是对企业的综合能力要求高。科研成果的转化包括技术、人员、资本、市场等多要素在内的创新与整合，对于一些中小型企业来说，他们虽然有转化需求，但其自身并不具备创新与整合的能力，这种模式并不适用，故此种模式只出现在一些大企业或大集团。 企业与科研机构的简单合作实现成果转化 企业与科研机构进行简单的合作，也是科研成果进行转化的一种常见模式，这种模式里，企业与研究机构各司其职，企业精确把握市场需求，研究机构根据需求进行成果研究，研究出的成果最终在企业里实现转化。 从这个角度来看，这是一个双赢的模式，企业与研究机构各取所需，双方的优势特长均得以最大程度的发挥。然而，这种模式却存在一定的被动性，受制于专业化程度，大部分的企业对科研机构的研究课题、研究深度及研究成果适用与否并不清楚。同样的，对于科研机构来说，由于缺乏对企业的详细了解，科研机构在进行成果转化时也是“有门无路”。 以上两种转化模式，是我国科研成果转化中一直存在的模式，也是科研成果转化仅有的两种模式，由于其使用范围存在限制，故从本质上并不能根本解决科研成果转化率低的问题。值得庆幸的是，互联网时代的到来，为科研成果的转化提供了新的思路和新的方法，一种以互联网为基础，通过线上线下相结合的新模式正逐渐形成。 互联网+开始为科研转化凿山开路 日前，我国自然科学的最高学术机构中科院，联合地方政府、社会企业、服务机构、投融资机构等120多家单位，结成科研成果转化的网络化联盟，并于同日上线运行其线上平台“中国科学院科技产业网”。该联盟采用大数据、互联网等技术手段，针对近3-5年内可转移转化的科研成果、专利、技术等科技服务项目，采用“互联网+”线上线下科技成果转移转化的新模式，促进科技成果商品化。 无独有偶，在科研成果转化的大潮下，一场以“互联网+”推动成果转移转化的行动，正在政府、科研机构和企业间如火如荼的进行，比如君乐宝近期与北京大学、中国农业大学、北京疾病防控中心等高校与科研机构推出的“益生菌+”战略……。就目前来看，通过“互联网+”线上线下相结合的模式，进行科研成果的转移转化，正成为科研成果转化的主流模式，相比于上述两种模式，其具备自身独特的优势。 其一、解决了长期存在的信息不对称问题。以可转移的科研成果为依托，依托互联网+大数据等技术手段，各种技术成果、项目、知识产权、专利等信息经过整合后汇聚于线上平台，企业可精准定位符合自身需求的科研成果。同时，企业面临的技术难题也可通过线上平台进行发布，通过这种方式科研机构可获得反馈，并根据市场需求随时调整科研方向，从而避免科研成果的浪费，科研成果的转化率也得以保障。 在一定程度上，互联网+”线上线下的模式打破了研究机构、高校、企业等单打独斗的局面，通过“互联网+”线上线下的模式，科研机构与社会和企业需求之间信息不对称的问题得以解决。 其二、实现了企业与科研机构的高效对接。通过线上平台，科研机构可以向科研成果用户进行成果展示，并向有需要的企业提供专业的咨询服务，企业根据需要可与专家实现线上对接，并于线下进行项目合作，通过线上线下相结合的模式，供需双方实现高效对接。同时，供需双方可以根据需要进行科研定制服务，科研成果的转化率也将大大提高。 除此之外，在互联网+线上线下的模式下，科研成果的转化过程更加开放透明，一些有潜力的科研成果，更容易吸引投资机构对科研成果进行投资，科研成果的转化路径也得以拓宽。 科研成果的转移转化，一直是我国科研领域的一个短板，不难看出，“互联网+”线上线下模式的出现，将为我国科研成果的转化带来一片生机，作为科研成果转化”开山斧“互联网，正在为科研成果的转移转化开辟一条可行的道路。 当然，路漫漫其修远，想要将科技转化为生产力，化科技为力量，除了及时运用互联网+的模式创新，还需要政府、科研机构、企业及社会等各方，在政策、资本、人才培养、环境等方面大力协作，唯有如此，才可走好科技成果的”最后一公里“。 更多可关注2898站长资源平台资讯栏目：kjpl/

在现在这个追求卓越的社会里面，无论是每一个人还是每一个企业，我们都应该努力的去把一切都做好，这样才能够得到更多朋友们的认可。就像现在我们可以看到有不少的朋友们，为了能够让自己的生活变得更加的富裕，就会去选择自己创业。但是在这条创业道路上，我们必须要谨记，只有提供特别完善的服务，才能够吸引到更多顾客们来信任自己的产品，所以当我们大家需要创业的时候，那么我们就必须要去了解一下办理400电话哪家安全可靠。如果现在我们大家想要去办理一个400电话，那么我们就必须要去一个特别正规的平台里面办理，因为在如今这个社会里面有很多的朋友们都知道这个电话对于每一个企业的重要性，所以在互联网上也拥有特别多的平台，都在办理这样的服务热线，当我们大家需要的时候，我们只有在一个特别正规的平台里面才能够找到一个特别有实力的平台，他们拥有非常先进的技术，能够为我们大家提供特别周到的服务，这样一来才能够让更多的顾客来信任自己的产品，才能够让自己的产品拥有更好的销量。也许有些朋友们认为只是一个400电话随意的去选择一个平台就可以办理，其实在这里要告诉大家的是一个没有任何影响力的平台里面办理出来的服务热线，可能会遇到占线的问题，如果真遇到这样的问题，那么可能会让顾客们对自己的产品失去信心。只有我们大家找到了一个特别有权威的平台里，他会和三大运营商进行合作，所提供出来的服务热线24小时不占线。这样一来，无论在任何时候，只要顾客拨打进来电话都可以接通。所以当我们大家需要400电话办理平台的时候，那么我们就必须要去选择一个在社会上口碑非常好的平台，这样的话才是安全可靠的。一个口碑非常好的平台里面，一定会给很多的企业进行私人定制服务。他们这个平台里面可以为很多的顾客提供电话录音以及一些数据的分析，又有了这些服务之后，对于有一些投诉或者是纠纷都可以，很快的了解到一些相关的信息，这样也方便我们每一个企业进行处理。就这样的企业才能够让更多的朋友们满意，才能够又有更好的发展。

美国AI领域正失去博弈的领先优势。美国AI领域的四位知名专家在不同方面阐述了AI的现状。他们传达的讯息很清晰：AI具有促进美国生产的极大潜力，但美国还需培养更多的AI专家，否则美国在AI领域的研究将被中国、印度等国赶超，这些国家正逐渐加大对该领域的投资力度。 一个多月前，白宫发布了一份探讨人工智能前景和挑战的报告。参议院的太空、科学和竞争力小组委员会（Space, Science and Competitiveness subcommittee）的主席特德-克鲁兹（Ted Cruz）参议员举行了公开听证会，以跟进该报告的主题。 克鲁兹在听证会的开场白中表示，在促进新型汽车这一新兴领域上，AI拥有巨大潜力，有望让美国的劳动生产率提高40%。委员会成员加里-彼得（Gary Peters）参议员指出，目前利用AI提供协助驾驶或独立驾驶可让每年的交通事故死亡人数大幅减少。目前每年有3.5万人在交通事故中丧生，其中94%由人为错误造成。 听证会的首位听证专家是微软研究实验室的负责人埃里克-霍维茨（Eric Horvitz）。他指出，通过筛查大量医疗数据，发现人类医生的遗漏之处，AI可拯救更多的生命。今年8月，IBM的沃森超级电脑确诊了一种罕见的白血病并因此挽救了病人的生命。 当涉及AI的成本效益时，人们往往会想到自动化。但减少死亡和受伤人数也会进而影响整体经济：AI辅助驾驶还可削减每年的交通事故伤残人数，这意味着劳动力能够更为稳定，雇主在寻找以及培训替代人员方面可以节约更多的时间和金钱。每年交通事故引发的伤残人数达30万人。 听证会也探讨了中国和印度在AI研发领域日益强大的竞争力。中国和印度在人口上拥有数量优势，基于人口基数，如果中国和印度能够培养更多计算机科学家，那么美国目前在AI领域的领先地位有可能因此而遭到动摇，进而危害美国的国家安全。今年8月，美国国防部建议“立即采取行动”，以促进AI战争技术的发展。 听证会的第二位见证专家是卡内基梅隆大学计算机科学院院长安德鲁-摩尔（Andrew Moore）。他表示，从中学阶段就开始培养AI编程方面的年轻人才，有助于保持美国的领先地位。在他看来，AI领域的研发任务十分艰巨，但美国缺乏足够训练有素的计算机科学家来承担这些任务。摩尔指出，对100万名中学生展开AI方面的培训后，或许只有1%会坚持从事AI方面的工作，哪怕最后只有400人成为摩尔这样的专家，这样的培养过程仍需耗费大量精力，而且还不足以填补AI人才的空缺。培养更多的AI专家还有助于提高经济效益。摩尔估计，每培养一名AI程序员，经济收入将增加500万到1000万美元。 第三名听证专家是非营利组织OpenAI的联合创始人格雷格-布罗克曼（Greg Brockman）。他表示，协作也有助于美国保持领先地位。开源更多的AI系统以及向所有人开放数据库有助于驱动创新。这不仅仅指个人和企业之间的合作，而且指，科技业、政府和学术界之间应展开协作以确立安全和道德方面的规范。 最后一名听证专家是NASA喷气推进实验室的资深科学家史蒂夫-西恩（Steve Chien）。他指出，NASA把由AI控制的航天器部署在轨道上以跟踪地球现象，十多年来已连续拍摄了大量高空俯拍照片。火星探测器等NASA设备都依靠AI来导航和分析环境条件。 与技术相伴相随的往往是潜在危险，AI也不例外。AI技术日趋复杂和普遍，随之而来的后果是网络易遭袭击。这几年，政府机构遭国外黑客或别国政府技术团体攻击的事件时有发生。 此外，立法也可能阻碍美国AI技术的进步。AI驾驶汽车可能造成撞车事故的不确定性让立法人员颇为慎重，这可能导致汽车制造商、保险公司和民众陷入法律上的僵局。民众对AI的不满或信心不足可能为AI在现实中的应用带来不利影响。 为了避免美国失去AI博弈中的领先地位，听证小组建议，要投入更多的资金，促成更广泛的合作。摩尔指出，这意味着在教育领域更加重视AI编程，以及投入更多的研究资金。布鲁克曼表示，过去一年，政府为AI投资了10亿美元，而科技行业投入了80亿美元。西恩说，这些资金有助于保障民众的安全和健康，也有助于揭示困扰人类的太空奥妙。 2898站长资源平台：http://www.2898.com

“价格操作”反垄断调查如火如荼进行中，中国、美光彼此究竟想要什么？去年起，中国反垄断机构陆续调查全球三大内存供应商三星、 SK 海力士、美光企图操纵 DRAM 价格，这三家掌握全球 95% 的市场份额，过去两年因为控制扩产，导致价格数倍上扬，去年底开始，引发中国手机厂的强烈不满，进而演变成近来持续延烧的反垄断调查风暴。更严重的是，美光因为阻止福建晋华发展 DRAM 技术，企图通过多个途径“制裁”福建晋华，其中包括向部分半导体设备供应商施压，要求其不得销售设备给晋华来做 DRAM 开发。行业内人士推测，对于福建晋华和合肥长鑫两家 DRAM 厂，美光特别忌惮福建晋华能成功开发 DRAM，因为其主导者出身美光体系，加上联电长达 30 年的半导体经验，该阵营的胜算不小。因此，美光对于福建晋华特别"另眼相待", 就是要趁着晋华“长大成人”前先“斩草除根”。美光究竟要什么？难道只是希望中国能终止 DRAM 自主研发计划吗？行业内人士分析，美光口袋里的另一套计划，恐怕是希望福建晋华能屈服，除了停止研发计划外，还能向美光授权其 DRAM 技术，把福建晋华的角色变成旗下众多的代工厂之一，当成“殖民地”来控管。

iPhone XS对比iPhone X，这些升级可还算良心？今年苹果发布的三款iPhone虽然也引起了不少热议，但是平心而论，三款iPhone并没有达到人们预期的那样，大家吐槽的无非三点：第一，外观设计无甚变化；第二，配置升级不明显；第三，太贵。发布会一结束，苹果并匆匆下架了去年发布的iPhone X，原因大家都心知肚明，iPhone X与刚发布的iPhone XS太接近了，苹果向来最是追求利润，显然想让更多的人购买iPhone XS。那么iPhone XS与iPhone X又有多接近呢？外观设计方面两款手机几乎一模一样，不过也有一些细微的差异，那就是iPhone XS上下两端都增加了天线条，这也导致了iPhone XS底部的扬声器开孔变成了不对称。除此之外，iPhone XS与iPhone X的三围尺寸、屏幕尺寸都一致，不过质量方面iPhone XS比iPhone X重了3g。。配置方面，摄像头的配置也是完全一样，Face ID也没有什么变化。下面就来说一说两者的不（有）同（何）之（升）处（级）。第一，处理器：A11→A12苹果每年都会对处理器进行升级，今年的A12仿生处理器的升级也算是比较明显，工艺从A11的10nm升级到了7nm，这也是上市的首款7nm工艺制程处理器，核心和架构方面也提升到了8核，性能升级还是很明显的，每秒运算速度达到了五万亿次，整体性能提升30%，最新的安兔兔跑分已经突破了36万。第二，防水性能：IP67→IP68从iPhone 7开始，苹果就支持了IP67级防尘防水，除了日常生活防水之外，最高支持1米水深最长30分钟的停留。而iPhone XS则提升到了IP68级防尘防水，支持2米水深最长30分钟停留，极大地方便了日常使用。第三，内存：3GB→4GBiPhone X的RAM为3GB，今年的iPhone XS和iPhone XS Max内存都升级到了4GB。此外，iPhone X的ROM有64GB和256GB，iPhone XS则有64GB、256GB和512GB。第四，拍照：增加先拍照后对焦虽说摄像头硬件没有什么变化，不过苹果并不会原地踏步。iPhone XS支持新的人像模式。支持焦外成像和景深控制，说明白点就是先拍照后对焦，这个功能也是双摄手机刚推出时的最大卖点。其次，iPhone XS支持智能HDR，iPhone X则是自动HDR。然后视频拍摄方面，iPhone XS支持高达30fps的动态范围，iPhone X则不支持；同时iPhone XS也支持立体声录音，iPhone X同样不支持。前置摄像头方面，iPhone XS也更加强大，除了支持30fps的动态范围外，还支持最高1080P影院级防抖功能。第五，网络：4G LTE→千兆级LTE很多人吐槽iPhone X是真信号差，故而在iPhone XS上新增加了3个天线隔断来增强信号，同时iPhone XS的网络也支持到了千兆级LTE，iPhone X则是4G LTE。第六，续航：比iPhone X最长增加30分钟30分钟......其实并不算什么，用户更加在意的是这都8102年了，为什么苹果还坚持给新iPhone标配5W充电器？以上就是iPhone XS相比iPhone X的升级之处，你觉得这样的升级对得起8699元的起售价么？